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一、理论基础和研究假设
（1）税收优惠激励企业增加创新投资
大量研究结果表明，税收优惠政策可以不同程度地鼓励企业增加研发投资。根据加拿大工业企业的数据，Mansfield（1984）研究结果显示，税收优惠激励研发投资资支出增加3个百分点；石绍兵等。(2017)利用2015年上市公司数据，发现企业所得税优惠政策有效增加了企业R&D的资金投入和人力投入；基于战略性新兴产业的数据，研究发现，企业收到的各种税收返还占应付税费的比重越大，企业的创新投入越大。可见，税收优惠政策可以有效激励企业增加创新投入，假设如下:
H1a：企业享受固定资产加速折旧政策，将增加创新财力投入。
H1b：企业享受固定资产加速折旧政策，将增加创新人力投入。
（2）在不同厂商特点下，税收优惠对企业创新投资的激励作用
税收优惠政策能否有效地鼓励企业增加创新投资受到各种因素的影响。大多数学者从制造商特点的角度探讨了税收优惠政策对不同特征企业创新投资的激励作用。在所有权性质方面，曹越等人（2017）认为，加快折旧政策显著增加了国有试点企业的固定资产投资规模，试点国有企业和非国有企业的创新投资显著增加。陈阳林等研究（2018）发现，税收优惠对战略性新兴产业创新投资具有积极的激励作用，在民营企业中效果较好。企业规模类型方面，Koga(2005)以日本制造企业为样本，发现税收政策对研发投资的激励作用在大企业中更为显著。基于2012-2015年的税收调查数据，吴松斌等（2018）发现，税收优惠政策的研发有利于增加小企业的创新投资，更好地增加大企业的专利产出。在技术类型方面，雷根强等研究发现，高新技术企业认定政策对企业研发投入产出有显著的激励作用。可以看出，制造商的特点影响了税收优惠政策对企业创新投资的激励作用，假设如下：
H2a：与私营企业相比，固定资产加速折旧政策对国有企业创新投资的激励作用更大。
H2b：与小企业相比，固定资产加速折旧政策对大中型企业创新投资的激励作用更大。
H2c：与非高新技术企业相比，固定资产加速折旧政策对高新技术企业创新投资的激励作用更大。
二、研究设计
(1)研究方法
为避免样本选择错误等问题，本文借鉴石绍宾等（2017）等多位学者的做法，运用样本选择错误等问题PSM衡量企业（处理组）在享受和不享受优惠政策两种状态下的创新投资水平差异，即处理组的平均处理效果（ATT）这是该政策的激励作用。具体分为三个步骤：一是采用，采用。logit模型计算样本企业的倾向得分，构建反事实框架；二是检验样本数据匹配的稳定性；三是选择最近邻匹配、半径匹配和核匹配三种匹配规则ATT值。
(2)样本数据说明
根据相关政策实施背景和数据完整性，选取高端制造业A股上市公司466家，以2014-2018年微观数据为样本，包括生物制药制造业88家，特种设备制造业91家，铁路、船舶、航空航天等运输设备制造业11家，计算机、通信等电子设备制造业152家，仪器制造业20家，信息传输、软件和信息技术服务业104家。本文的数据主要来自Wind2014~2018年数据库及各公司年报。
(3)变量选择与说明
1.结果变量。企业创新投入用两个变量来衡量：（1）创新财力投入(RDFI），以企业研发支出占主主营业务收入的比例作为衡量创新财力投入的指标；(2)创新人力投入；(RDHE)，以企业研发人员总数占总员工数的比例作为衡量指标。
2.处理变量。企业是否享受固定资产加速折旧的税收优惠政策(TREAT)。若享受，则TREAT=1；如果不享受，则TREAT=0.由于现有数据库没有报告上市公司是否享受加速固定资产折旧的优惠政策，因此只能根据上市公司年度报告中披露的重大资产变化说明来判断。
3.协变量。第一类是反映企业资产规�：陀芰Φ谋淞�，主要包括：（1）企业总资产规模(SIZE)，(2)企业固定资产密度的自然对数；(EFAD），期末企业固定资产与总资产之比(3)企业盈利能力(ROA），企业资产报酬率。第二类是代表企业基本性质的变量，主要包括:(1)企业所有权性质(EO），若企业为国有企业，则为国有企业，EO取值为1，反之为0；(2)企业规模(ES)，若企业为大中型企业，则ES价值为1，反之亦然。大中型工业企业必须满足年主营业务收入2000万元以上、年末员工300人以上两个条件；（3）企业技术类型(HTE），企业被认定为高新技术企业的，HTE取值为1，反之为0。第三类是控制时间和行业固定效应的虚拟变量，主要是行业(IID)和年份(YEAR）。
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